Data Analysis
Définissez des distributions d'entrée (normale/uniforme/lognormale/triangulaire), écrivez une formule, lancez des milliers d'essais et obtenez l'histogramme avec intervalles de confiance.
Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/monte-carlo-simulation-builder' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"distributions":"revenue = normal [100, 20]\ncost = uniform [30, 50]","formula":"revenue - cost","trials":10000,"seed":"42","confidence":90}'Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.
POST https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/monte-carlo-simulation-builder| Nom | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
| distributions | textarea | Oui | Déclarez chaque entrée. Types : normal [moyenne, sigma], uniform [min, max], lognormal [mu, sigma], triangular [a, b, c]. |
| formula | text | Oui | Expression arithmétique sur les variables. Supporte + - * / % ^, parenthèses, abs/sqrt/exp/log/min/max/pow, PI, E. |
| trials | number | Non | Nombre d'échantillons. Plus → histogramme plus lisse (100–200000). |
| seed | text | Non | Graine fixe = reproductible. Vide = nouveau tirage. |
| confidence |
Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.
Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :
{
"mcpServers": {
"elysiatools-monte-carlo-simulation-builder": {
"name": "monte-carlo-simulation-builder",
"description": "Définissez des distributions d'entrée (normale/uniforme/lognormale/triangulaire), écrivez une formule, lancez des milliers d'essais et obtenez l'histogramme avec intervalles de confiance.",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=monte-carlo-simulation-builder",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "monte-carlo-simulation-builder",
"arguments": {
"distributions": "revenue = normal [100, 20]\ncost = uniform [30, 50]",
"formula": "revenue - cost",
"trials": 10000,
"seed": "42",
"confidence": 90
}
}
}| number |
| Non |
| Bande centile de l'IC (50–99,9%). Défaut 90% → P5–P95. |
Résultat HTML
{
"result": "<div>Processed HTML content</div>",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]